Come scrivere un prompt AI chiaro e specifico

Fornisci al modello il contesto che non può indovinare

Un modello risponde in base a ciò che è nella conversazione più ciò che ha appreso durante l'addestramento — non sa per chi stai scrivendo, cosa hai già provato o perché il compito conta, a meno che tu non lo dica. "Riscrivi questa email" e "riscrivi questa email in modo che un cliente già frustrato la legga come una scusa, non come una giustificazione" sono lo stesso compito con una quantità diversa di contesto, e ottengono risposte diverse. Il contesto non deve essere lungo; deve includere il fatto o i due fatti che cambierebbero il modo in cui una persona svolgerebbe il compito.

Dichiara i vincoli invece di sperare che siano impliciti

Un limite di lunghezza, un livello di lettura, un tono, una cosa da evitare di menzionare, una scadenza che la risposta deve rispettare — un modello applica un vincolo se lo dichiari, altrimenti ricade su un valore predefinito generico che potrebbe non adattarsi. "Mantienilo sotto le 150 parole" ed "evita il gergo tecnico" sono entrambi vincoli che un modello può seguire in modo affidabile una volta resi espliciti; nessuno dei due è qualcosa che deduce correttamente da solo con una qualche coerenza.

Indica il formato di output che vuoi davvero

Un elenco puntato, un breve paragrafo, una tabella, una riga dell'oggetto più un corpo — chiedere in anticipo la forma desiderata evita un messaggio successivo che chiede una riformattazione. Questo conta di più, non di meno, quando l'output deve essere elaborato da qualcosa di diverso da una persona che legge; per questo caso, vedi come richiedere un output strutturato, linkato di seguito, che è la guida di approfondimento correlata a questo punto.

Aggiungi un esempio quando una sola descrizione sarebbe ambigua

Alcune cose sono più facili da mostrare che da descrivere — uno stile aziendale, un tono, un formato specifico per un compito ricorrente. Un esempio ben scelto spesso risolve un'ambiguità che diverse frasi di descrizione non risolverebbero. Vedi il prompting few-shot, linkato di seguito, per come usare più di un esempio in modo deliberato, e quando vale la pena la lunghezza extra nel prompt.

Domande frequenti

Un prompt più lungo ottiene sempre una risposta migliore?

No — un prompt più lungo aiuta solo se la lunghezza extra è contesto, un vincolo o un esempio che al modello mancherebbe altrimenti. Riempire un prompt con istruzioni ripetute o riempitivi non migliora la risposta e può seppellire la parte che contava.

Un prompt chiaro impedirà a un modello di sbagliare i fatti?

No. Un prompt chiaro rende più probabile che il modello capisca cosa gli stai chiedendo, ma non verifica i fatti né elimina le allucinazioni — vedi perché l'AI ha allucinazioni, linkato di seguito, per cosa causa davvero questo fenomeno e perché il solo prompting non può risolverlo.

Qual è la cosa singola più utile da aggiungere a un prompt vago?

Di solito il contesto: il fatto o i due fatti sul pubblico, l'obiettivo o la situazione di cui una persona avrebbe bisogno per svolgere bene il compito. Anche un vincolo o un esempio aiutano, ma contano meno se il modello ancora non sa per chi è la risposta.